Simulationsstudien

Simulationsstudien sind systematische computerbasierte Experimente, die dazu dienen, die Eigenschaften statistischer Methoden unter kontrollierten Bedingungen zu untersuchen. Sie ermöglichen die Untersuchung von Verzerrung, Varianz, Konsistenz, Typ-I-Fehler-Raten und Teststärken, ohne auf reale Daten angewiesen zu sein. Durch die Generierung synthetischer Datensätze nach vordefinierten Verteilungen lassen sich Annahmen überprüfen und die Robustheit von Methoden vergleichend bewerten.

Der typische Ablauf umfasst die Spezifikation eines daten-generierenden Prozesses, die Festlegung relevanter Parameter, die Implementierung der zu bewertenden Analysemethode, die Durchführung vieler Replikate und die Zusammenfassung der Ergebnisse mittels Kennzahlen wie Bias, RMSE, Power, Fehlerquoten sowie Konfidenzintervallen. Wichtige Bestandteile sind Reproduzierbarkeit und Transparenz: ausreichende Dokumentation der Modelle, Parameterwerte und Zufallsquellen.

Hauptformen sind Monte-Carlo-Simulationen, bei denen Daten mehrmals generiert und analysiert werden, sowie Bootstrap- oder Resampling-Simulationen zur Bewertung von Variabilität, und spezialisierte agentenbasierte oder dynamische Modelle in Technik- und Lebenswissenschaften. Typische Anwendungen finden sich in Biostatistik, Ökonometrie, Epidemiologie, Qualitäts- und Risikomanagement, Informatik und Operations Research.

Vorteile sind die vollständige Kontrolle über die Bedingungen, die Möglichkeit, extreme oder seltene Szenarien zu prüfen, und die schnelle Evaluation neuer Methoden. Nachteile bestehen in der Abhängigkeit von Annahmen über den Generierungsprozess, dem Rechenaufwand und der Notwendigkeit, Ergebnisse kritisch zu interpretieren.